在模型训练中，一般采用设备拍照训练的模型更加精确，理由如下：
训练模型的图片为什么拍照比网图更好，可以从多个角度来分析：
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图像质量的重要性：高质量的图像在模型训练中至关重要。数据集中的图像质量不仅是一个额外的优势，而是训练过程中的必要条件。图像质量直接影响模型的理解和输出能力。因此，使用高质量的图片可以提高模型的准确性和可靠性。
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分辨率和细节：高分辨率和丰富的纹理细节有助于提高分类网络的准确率。例如，图片尺寸越大，其分辨率越高，模型训练后的准确率也越高。因此，拍照得到的图片通常具有更高的分辨率和更丰富的细节，这使得模型能够更好地学习和识别图像内容。
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数据集的多样性和独特性：使用真实拍摄的图片可以提供更多的数据多样性和独特性。这些图片可能包含不同的光照条件、背景和角度，从而帮助模型更好地泛化到各种场景中。相比之下，网络图片可能在某些方面缺乏这种多样性。
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感知质量：一些研究指出，图像质量评估模型（如NIMA）能够预测图像的美学和技术质量，而这些模型通常需要高质量的数据进行训练。因此，使用高质量的图片可以确保模型在评估和预测图像质量时更加准确。
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负质量提示：为了提高图像的感知质量，一些研究引入了负质量提示，帮助模型理解不希望出现的图像特征。这些提示通常通过使用高质量的图片生成，并纳入训练数据中。
综上所述，使用拍照得到的图片进行模型训练，可以提供更高的图像质量、更多的细节和多样性&
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